摘要：隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在油氣生產(chǎn)中的應用推廣，基于物聯(lián)網(wǎng)架構的各種工業(yè)應用得到快速發(fā)展。本文以游梁式抽油機的節能控制應用為例，對傳統物聯(lián)網(wǎng)架構下抽油機節能控制系統架構存在的問(wèn)題，通過(guò)邊緣計算技術(shù)，對系統架構進(jìn)行優(yōu)化，良好的解決了傳統系統架構下存在的問(wèn)題，并為未來(lái)其它工業(yè)生產(chǎn)智能應用提供建設思路。

關(guān)鍵詞：游梁式抽油機；節能控制；物聯(lián)網(wǎng)架構；邊緣計算

Abstract: With the application and popularization of IoT technology in oil and gas production, industrial applications basedonIoTarchitecturehavebeenrapidly developed. Based on the energy saving control applicationof beam pumping unit as an example, the traditional Internet architecture energy-saving control system for pumpingunitisundertheproblemsexisting inthearchitecture,throughthecalculation of edge technology, optimize the system structure, good solve the problems existing in the traditional system architecture, and other industrialproductionintelligentapplication provides for the future construction.

Keywords: Beam pumping unit;Control of energy conservation; IoT architecture; Edge of computing

1 引言

在原油開(kāi)采過(guò)程中，機械式采油是目前世界原油開(kāi)采所采用的主要方式，其中游梁式抽油機是目前機械采油的主要設備之一，約占所有機械采油設備的70％。游梁式抽油機的能耗主要來(lái)自地下泵原油提升、桿柱摩擦、驅動(dòng)機構、連桿及上下沖程工作過(guò)程中的游梁平衡等，而游梁平衡將隨著(zhù)抽油機井下油泵吸油量的變化而變化。當井下動(dòng)液面出現明顯下降時(shí)，將導致井下抽油泵供液不足，抽油機的游梁平衡將出現不平衡工作狀態(tài)，若不及時(shí)調整抽油機平衡，將導致抽油機生產(chǎn)消耗的無(wú)效能耗明顯上升，經(jīng)數據統計，因抽油機游梁不平衡導致的無(wú)效能耗占總能耗比例將高達40%~80%^[1]（如空抽）。

抽油機的工作主要靠電機運轉，通過(guò)皮帶、變速箱、四連桿和游梁把電機所做機械能傳遞到油井光桿，由油井光桿帶動(dòng)井下抽油泵把原油抽汲到地面，抽油機通過(guò)皮帶、變速箱、四連桿和游梁把電機的旋轉運動(dòng)轉換為光桿的往復運動(dòng)，電機的機械能輸出是整個(gè)抽油機正常工作的能量來(lái)源。抽油機的工況主要依賴(lài)地面示功圖、電功率圖來(lái)反映，因此國內外對抽油機示功圖及電功率圖的研究極為關(guān)注。抽油機示功圖也被稱(chēng)為地面實(shí)測示功圖，即反映光桿載荷與懸點(diǎn)位移之間的關(guān)系曲線(xiàn)，它實(shí)際反映的是光桿、井下抽油泵等設備的工作狀態(tài)，是抽油機井故障診斷的重要基礎資料，示功圖可以用于判斷和分析抽油機下部分設備的工作狀態(tài)，以及用于判斷油井供液水平。電功率圖主要反映抽油機驅動(dòng)機構（電機、變速箱及連桿機構等）機械能輸出效率，即有效能耗的轉化利用率，可以用來(lái)反映電機驅動(dòng)能力、變速箱傳動(dòng)效率、游梁平衡狀態(tài)等。油井供液狀態(tài)對游梁平衡有直接影響，若無(wú)法及時(shí)調整游梁平衡，抽油機在不平衡狀態(tài)下工作，將大大降低實(shí)際能耗的轉換效率，增加無(wú)效能耗^[2]。
油井管理的好壞直接影響著(zhù)油井產(chǎn)能和油田開(kāi)發(fā)效果，由于井下條件惡劣，油井工況受多種因素影響，及時(shí)準確地獲得抽油機系統、驅動(dòng)電機、油桿、抽油泵的工作狀態(tài)，并對抽油機系統進(jìn)行及時(shí)調整，優(yōu)化抽油機工作狀態(tài)，是提高抽油機井生產(chǎn)效率的重要手段。

2 抽油機節能控制技術(shù)

2.1 游梁式抽油機能耗分析

游梁式抽油機具有結構簡(jiǎn)單、制造容易、維護方便等特點(diǎn)，游梁式抽油機裝置主要由三部分組成：地面部分，即游梁式抽油機，它由驅動(dòng)電機、減速箱、四連桿等組成；地下部分，即抽油泵，它懸掛在油管的底部；連接地面與地下部分的中間部分，即抽油桿柱，俗稱(chēng)光桿，它由不同直徑的抽油桿和接箍組成。驅動(dòng)電機通過(guò)柔性連接皮帶帶動(dòng)減速箱，通過(guò)減速箱減速后，由四連桿把電機的旋轉運動(dòng)轉換為驢頭的往復運動(dòng)^[2]。典型抽油機結構如圖1所示。

圖1 游梁式抽油機簡(jiǎn)圖

1—電動(dòng)機；2—減速器；3—四連桿機構；4—抽油桿柱；5—油管；6—套管；7—抽油泵；8—游動(dòng)閥；9—固定閥

有桿抽油系統的目的是把地面電能傳遞給井下液體，從而把井下液體舉升至地面。整個(gè)系統工作時(shí)，就是能量的不斷轉換和傳遞的過(guò)程。在能量的轉換和傳遞過(guò)程中，均有不同程度的能量損耗，減去損失的能量后，就是抽油機系統傳遞給井下液體的能量。

游梁式抽油機的而主要能耗主要包括電機損耗、機械損耗及機械部分瞬時(shí)功率三個(gè)部分組成，電機部分的損耗主要包括銅損、鐵損、機械損耗和附加損耗。機械部分瞬時(shí)功率主要包括平衡塊、游梁以及其他機械部分的瞬時(shí)功率，其中平衡塊做功占主要部分，機械部分損耗主要包括皮帶傳動(dòng)損失、減速箱損耗及四連桿機構的功率損耗等^[1]。

抽油機一旦投入運行，驅動(dòng)電機、變速箱、四連桿以及井下部分設備的結構已經(jīng)確定，而對抽油機的節能技術(shù)研究，主要考慮抽油機可調整的工作參數及調整的機械結構，因此本文主要針對上述主要能耗相關(guān)的井下油泵、地面游梁平衡兩個(gè)主要研究對象，即抽油機沖次（影響井下油泵充滿(mǎn)度、泵效）和地面游梁平衡（平衡塊位置、游梁瞬時(shí)功率傳遞），系統根據井下油泵泵效，調整沖次，使油泵工作在高效狀態(tài)（充滿(mǎn)度＞60%）；根據平衡度，調整游梁平衡塊的位置，實(shí)現平衡度調整，抽油機工作在最佳平衡狀態(tài)（80%≤平衡度≤110%），降低無(wú)效能耗，提升生產(chǎn)效率，在油井不減產(chǎn)的情況下，達到整體節能降耗的目的。

2.2 游梁式抽油機的節能手段

在傳統生產(chǎn)管理過(guò)程中，針對抽油機生產(chǎn)過(guò)程的平衡及油井供液情況，主要依賴(lài)人工在一定間隔時(shí)間內，一般為每個(gè)月測試一次，工人利用測試工具對動(dòng)液面、上下沖程峰值電流及示功圖進(jìn)行測試記錄，根據測試結果進(jìn)行估算地下泵效及抽油機平衡度，進(jìn)而通過(guò)更換皮帶輪來(lái)調整沖次，通過(guò)調節平衡塊位置，實(shí)現游梁平衡度的調節。這種調節方法需要進(jìn)行停機操作，且操作后期長(cháng)，勞動(dòng)強度大，實(shí)用性不強，在生產(chǎn)中難以推行。

隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域的推廣應用，利用自動(dòng)感知設備，自動(dòng)實(shí)現油井工況參數的采集，并通過(guò)變頻器等電動(dòng)執行機構，可以在線(xiàn)實(shí)現沖次及游梁平衡度的自動(dòng)調節，無(wú)需人工參與，大大降低勞動(dòng)強度，具有很好的實(shí)用性，該技術(shù)逐漸在原油生產(chǎn)中得到推廣，并形成了以此技術(shù)為基礎的數字化抽油機^[3]，其結構特征如圖2所示。

圖2 數字化抽油機

該技術(shù)主要通過(guò)在抽油機光桿與懸點(diǎn)之間安裝載荷傳感器，感知抽油機抽油實(shí)時(shí)載荷；在游梁上安裝位置（角度）傳感器，實(shí)時(shí)感知抽油桿的工作位置變化；在配電柜中安裝電力參數采集模塊，實(shí)時(shí)感知抽油機運行過(guò)程中，抽油機的對外做功情況，具體數據采集控制原理如圖3所示。抽油機的做功情況，主要依賴(lài)抽油機地面示功圖及功率圖等關(guān)鍵參數來(lái)進(jìn)行反映，其中通過(guò)示功圖的形狀變化，可以判斷抽油機地下抽油泵工況（充滿(mǎn)度及泵效），從而反映油井的供液情況；通過(guò)功率圖，結合抽油機地面示功圖，可以直接反映抽油機游梁的平衡度，給平衡度調整提供依據。

圖3 抽油機工況采集與控制原理示意圖

3 基于傳統物聯(lián)網(wǎng)架構的節能控制技術(shù)

隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在原油生產(chǎn)的應用，提高了抽油機工況數據采集的精度及頻度，給抽油機的沖次及平衡度調整，實(shí)現低能耗生產(chǎn)，提供了更為準確的依據，但抽油機的地面示功圖及功率圖采集，所需周期比較長(cháng)，每個(gè)工作周期約為8~60秒之間，數據采集量大，每個(gè)工作周期產(chǎn)生的數據約為4800~54000個(gè)字節數據左右，且地面示功圖及功率圖的診斷計算比較復雜，在傳統物聯(lián)網(wǎng)應用中，需要把大量的示功圖及功率圖原始數據上傳至后臺計算服務(wù)器，由后臺計算服務(wù)器來(lái)完成示功圖及功率圖的診斷、分析，并根據分析結果通過(guò)通信鏈路回傳至現場(chǎng)油井數據采集設備，并根據回傳的計算結果進(jìn)行沖次與平衡度調節，系統應用架構示意圖如圖4所示^[4]。

圖4 傳統物聯(lián)網(wǎng)架構抽油機節能應用示意圖

大量現場(chǎng)生產(chǎn)數據的上傳，給通信鏈路及后臺計算服務(wù)帶來(lái)巨大壓力，因此限制了系統應用的規模，為了減輕傳輸及數據集中計算處理的壓力，多采用現場(chǎng)數據傳輸的間隔加大，同時(shí)采用分區域部署應用服務(wù)器的模式（設置區域控制中心），降低示功圖和功率圖的計算處理壓力，但也犧牲了節能調節的實(shí)時(shí)性，同時(shí)提高了數據處理中心的軟硬件復雜度，降低了系統對生產(chǎn)事件的響應速度。

4 邊緣計算在節能控制中的應用

4.1 邊緣計算^[5]

近幾年，隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的規?；瘧?，智能硬件性能大幅提升及信息技術(shù)的快速發(fā)展，智能邊緣計算開(kāi)始在物聯(lián)網(wǎng)應用中出現。它提出了一種新模式，讓物聯(lián)網(wǎng)的每個(gè)邊緣設備都具備數據采集、分析計算、通信及智能處理的能力。邊緣處理設備不再需要持續不斷將各種傳感數據上傳到數據中心，而在邊緣側即可完成各種感知數據的處理，只需要把處理及分析后的少量結果數據進(jìn)行上傳即可，大大減少了生產(chǎn)數據的傳輸量。新的智能邊緣計算可利用云技術(shù)對邊緣設備進(jìn)行大規模的安全配置、部署和管理，并根據生產(chǎn)場(chǎng)景，適配邊緣設備的“能力”，與數據中心共同分擔智能計算任務(wù)。

油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在油氣開(kāi)采生產(chǎn)中的應用，已經(jīng)逐步從數據采集控制的自動(dòng)化，向智能感知、智能分析與優(yōu)化控制方向發(fā)展，利用大數據、人工智能等技術(shù)，與工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景緊密結合，人工智能技術(shù)，對圖形的識別、系統自學(xué)習、快速建模等方面，得到快速發(fā)展，為工業(yè)生產(chǎn)智能控制提供了良好的技術(shù)支撐。

隨著(zhù)嵌入式硬件、軟件技術(shù)的快速發(fā)展，硬件性能不斷提升，大量數據處理、模型學(xué)習、智能識別技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始在現場(chǎng)側智能設備上得到應用推廣，在原油開(kāi)采生產(chǎn)領(lǐng)域，嵌入式智能設備已經(jīng)得到全面應用，為邊緣計算與云計算在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域的應用提供了良好的示范。通過(guò)邊緣計算硬件及軟件的應用，在實(shí)時(shí)計算、短周期數據處理、本地決策等方面發(fā)揮著(zhù)不可替代的作用，基于云計算及邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)系統，為行業(yè)數字化轉型，實(shí)現工業(yè)化和信息化深度融合，奠定了良好的基礎，將助力工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用創(chuàng )造更大價(jià)值。

4.2 邊緣計算在抽油機節能控制中的應用

基于傳統架構下物聯(lián)網(wǎng)系統的網(wǎng)絡(luò )傳輸、數據處理能力限制，導致抽油機節能控制的實(shí)時(shí)性不能得到滿(mǎn)足，如何實(shí)現實(shí)時(shí)采集處理現場(chǎng)示功圖、功率圖等較大容量的 感知數據，采用傳統方法無(wú)法得到很好的解決。隨著(zhù)工業(yè)嵌入式系統硬件及軟件技術(shù)的快速發(fā)展，得益于嵌入式系統性能的快速提升，在抽油機節能控制的應用中引入了具有邊緣計算能力的控制處理系統，并采用云中心+邊緣處理器協(xié)作的方式，把現場(chǎng)數據的整理、圖形生成、圖形分析和圖形識別等要求實(shí)時(shí)性較高的任務(wù)，在現場(chǎng)側邊緣處理器上完成。用于圖形分析與圖形識別的建模、自學(xué)習、優(yōu)化等實(shí)時(shí)性要求不高，較為復雜的任務(wù)由云中心完成，且定期根據現場(chǎng)生產(chǎn)情況的變化，進(jìn)行優(yōu)化更新，自動(dòng)推送到現場(chǎng)邊緣處理器中，保持處理器的最優(yōu)化?；谶吘売嬎慵夹g(shù)的系統應用架構示意圖如圖5所示。

圖5 基于邊緣計算節能應用示意圖

通過(guò)邊緣計算技術(shù)及云計算技術(shù)的結合，重新構架油氣生產(chǎn)節能控制系統，充分發(fā)揮邊緣處理器能力，采用邊緣實(shí)時(shí)處理，企業(yè)云上人工智能、自學(xué)習、大數據等工具的運用，簡(jiǎn)化了整個(gè)油氣生產(chǎn)控制系統的結構，降低了抽油機生產(chǎn)過(guò)程節能技術(shù)的推廣難度，節約了系統綜合投資成本，同時(shí)在系統服務(wù)的承載規模上有了極大的提升，為未來(lái)生產(chǎn)數據的進(jìn)一步加工挖掘，提升企業(yè)生產(chǎn)數據的價(jià)值，奠定良好基礎。

4.3 應用效果

利用邊緣計算技術(shù)的全新應用架構，實(shí)現了實(shí)時(shí)感知、實(shí)時(shí)計算及實(shí)時(shí)控制輸出的效果，可實(shí)現每個(gè)工作周期進(jìn)行一次計算調節。利用云計算技術(shù)，取消區域控制中心，實(shí)現抽油機節能控制系統的云化應用，簡(jiǎn)化系統架構，降低系統復雜性，可節約后期運行維護成本。

目前該技術(shù)已經(jīng)在國內部分油氣田企業(yè)得到推廣應用。利用邊緣計算技術(shù)的應用與傳統物聯(lián)網(wǎng)架構應用
比較，現場(chǎng)調節效果有明顯提升，控制時(shí)效性提高了80%，控制調節周期由原來(lái)的每30分鐘減小到每5分鐘計算調節一次，控制的平滑度有了明顯提升，控制調節對設備的沖擊顯著(zhù)減小，消除了運行過(guò)程的明顯波動(dòng)。通過(guò)邊緣計算處理，實(shí)現示功圖數據、功率圖數據本地化處理，上傳云中心（數據中心）數據不到原傳統架構的5%，窄帶傳輸網(wǎng)絡(luò )即可滿(mǎn)足數據傳輸要求，且當網(wǎng)絡(luò )傳輸出現故障中斷時(shí)，現場(chǎng)控制處理依然可以獨立運行，提升了系統可用性及環(huán)境適應能力，降低系統對網(wǎng)絡(luò )傳輸鏈路的依賴(lài)。未來(lái)利用人工智能與邊緣計算的組合，邊緣計算將不止于計算，將更添一份智能 。

5 結語(yǔ)

游梁式抽油機是目前國內外原油生產(chǎn)中采用的最為常用的機械采用方式，具有覆蓋面廣，環(huán)境適應能力強，可滿(mǎn)足各種工況下的原油開(kāi)采要求。鑒于原油開(kāi)采生產(chǎn)地理位置分散，生產(chǎn)管理、生產(chǎn)控制對網(wǎng)絡(luò )鏈路的依賴(lài)非常嚴重。近幾年，隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在油氣生產(chǎn)領(lǐng)域的應用推廣，如中國石油集團的“油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統建設”，中國石化集團的“四化”建設，已經(jīng)形成了一套基于傳統物聯(lián)網(wǎng)架構的油氣生產(chǎn)管理應用，但因網(wǎng)絡(luò )鏈路帶寬瓶頸問(wèn)題，應用效果欠佳，僅限于數據采集和簡(jiǎn)單的控制（如遠程開(kāi)關(guān)井等），很難實(shí)現生產(chǎn)管理上的智能化應用。

基于邊緣計算技術(shù)的游梁式抽油機節能控制應用是在傳統物聯(lián)網(wǎng)架構基礎上，進(jìn)一步利用當前先進(jìn)的邊緣計算處理器，形成基于全新架構的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用，為后期的人工智能技術(shù)、大數據技術(shù)與油氣藏優(yōu)化技術(shù)相結合，對油氣生產(chǎn)優(yōu)化提供了良好的驗證，邊緣計算技術(shù)應用實(shí)現了部分以前必須在數據中心才能完成的計算與分析任務(wù)，為后期推進(jìn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統架構優(yōu)化、工業(yè)企業(yè)實(shí)現數字化轉型提供建設思路。

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摘自《自動(dòng)化博覽》2018年增刊《邊緣計算2018專(zhuān)輯》